什么是变更数据捕获 (CDC)：方法、优点和挑战

什么是变更数据捕获？

变更数据捕获 (CDC) 是 技术用于 数据管理 识别和跟踪对数据库中的数据所做的更改，并将这些更改应用到目标系统。由于数据库是一个大型数据集合，因此很难跟踪添加、修改或删除了哪些数据。该过程在数据库中查找更改并在发现时记录它们，真实捕捉修改 或接近实时. 

实时流量可 疾病预防控制中心 比传统的效率更高 ETL （提取、转换、加载）， 否则，这将是资源密集型且耗时的。 例如，一个数据库 (SQL 服务器) 电子商务网站的信息包含有关在该网站上下订单的客户的信息。如果没有 CDC，对客户信息的定期更新将涉及提取整个数据集、对其进行处理并将其重新加载到数据库中。 

但是，与 SQL Server 更改数据捕获，该系统实时识别并从现有信息中提取新添加的客户信息，通常用于数据仓库，其中保持数据更新对于分析和报告至关重要。由于数据仓库中存在集成和持续的数据流，因此它有助于保持流畅的流程并提高系统的可靠性。 

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以下是有关如何操作的分步说明 变更数据捕获 通常有效。 

1. 变更识别： CDC 系统设置为连续扫描事务日志以查找任何更改，例如插入、更新或删除。它查找与更改内容和受影响的行相关的信息。  
2. 做法： 根据其用例和要求，组织设置不同的变更数据捕获方法。常用方法 包括基于日志的方法（涉及监视数据库事务日志以识别更改）和基于触发器的 CDC（使用某些触发器来捕获更改）。
3. 捕获相关信息： 一旦发生变化，CDC系统就会从事务日志中捕获相关信息。这将包括更改类型（插入、更新、删除）、时间戳（更改发生时间）和受影响的行。
4. 数据存储： 这个 然后捕获的数据将存储在单独的存储库、表或专用的 CDC 数据库中。这样做是为了确保可以轻松分析数据，而不影响源数据库的性能。 
5. 寄送地址：数据存储后，可能需要将这些信息传递给下游系统。这可能包括分析平台、数据仓库或其他应用程序。 

对 CDC 流程的持续监控和管理对于处理变更捕获期间发生的任何错误也至关重要。变更数据捕获还保留一段时间内的变更历史记录，这对于分析和审计目的非常有价值。  

变更数据捕获的需求 

资料复制

在高可用性情况下，在不同位置维护一致且更新的数据非常重要。这在电子商务和电信等行业尤其重要，因为在这些行业中，不间断地访问最新数据对于客户服务和合规性至关重要。在这种情况下，数据复制是确保冗余系统具有同步数据的关键策略。

CDC 以近乎实时的方式运行，并通过不断识别源系统的变化来发挥数据复制的作用。这有助于保持数据恒定 与 的最新 在所有地点。  

审计与合规

组织必须遵守监管机构的要求，要求他们维护数据更改的审计跟踪。不遵守规定可能会导致声誉受损和严厉处罚。变更数据捕获在这种情况下也很有用。它提供了数据增删改查的详细记录。这有助于遵守法规，并作为检测和纠正任何未经授权的更改的机制。  

云迁移

云迁移对于大多数组织来说都是一项挑战，因为他们必须将大量数据从本地环境迁移到云中。这种转变通常是为了从云平台提供的成本效益、灵活性和可扩展性中获益。然而，它在带宽、时间和资源利用率方面具有挑战性。

使用 CDC，您可以仅跟踪和复制数据的变化，从而减少迁移时间和带宽需求。这有助于更高效、更平稳地过渡到基于云的基础设施。 

不同的变更数据捕获方法

根据应用程序的需求使用不同的变更数据捕获方法，例如基于时间的、基于日志的、 基于触发器的等等。在这里，我们将仅介绍重要的内容。   

基于时间的变化数据捕获

当数据库表中的行上的时间戳比上次捕获数据时的时间戳更新时，则将其视为更改。这样的行通常称为“LAST_MODIFIED”。它实施起来很简单，因为只需要跟踪提取最新更改的时间。  

但是，此方法无法跟踪或识别已删除的行。目标系统还必须遍历每一行以查找最新更新。 

基于日志的变更数据捕获

大多数数据库都包含事务日志，也称为重做日志，记录对数据库所做的所有更改（插入、更新和删除）。事实证明，这些日志在崩溃期间对于恢复目的很有用。事务日志可以将更改传播到目标系统，而无需扫描操作表。但是，由于事务日志不断增长，它会导致资源使用量和存储开销增加。尽管如此，基于日志的 CDC 对于大多数无法承受延迟的占用数据库来说是理想的选择。 

基于触发器的变更数据捕获

每次在表中插入、更新或删除数据时，都会激活相应的触发器以将这些更改记录在单独的表中。为了捕获数据的任何变化，每个表需要一个触发器。当进行更改时，该过程还需要在操作表上运行触发器，从而产生更大的开销。触发器被激活以在单独的表中记录更改。这种方法创建了完整版本的历史记录，使数据更易于检索。 

但是，由于更新记录需要多次写入，因此可能会影响数据库性能。  

推拉方法

在推送方法中，所有进程都发生在触发的源数据集上 实时更改（插入、编辑、删除）通知。源系统将有关更改的信息推送到目标系统。请注意，如果目标系统离线，则不会注意到数据的变化。 

在拉取方法中，CDC系统按照预定的时间间隔主动从源系统中拉取查询或更改。这会减少源数据库的负载。就像推送方法一样，拉取方法也需要离线目标系统的中间信使。

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ETL 中的变更数据捕获 

ETL is 将更新的数据从源系统引入目标数据库的数据集成过程。数据提取可以通过数据查询和变更数据捕获来完成。钍因此，疾病预防控制中心是 ETL 的改进版本。  

以下是 CDC 在 ETL 的不同阶段的样子： 

摘录： 过去，数据提取涉及大批量，导致在目标数据库中反映源系统更新时出现延迟。现在，通过变更数据捕获，可以实时提取数据，仅捕获发生的变更。这种有针对性的方法显着减少了处理的数据量，优化了整个 ETL 流程。  

转变： 转型 是的过程 转换数据集的结构和格式以匹配目标数据库。由于传统方法涉及大量提取和转化，因此需要花费大量时间。然而，在 CDC 中，转换仍然是关键步骤，数据可以高效加载并直接转换到目标存储库中。这使得 CDC 方法随着数据库大小的增加而变得合理。  

加载： 本篇 指 数据在目标系统中的实际放置。从技术上讲，转换和加载与 CDC 同时发生，使其成为更高效的过程。 

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批量数据管理

处理需要大量更改的大量数据可能会给 CDC 带来挑战。在这种情况下，其效率显着下降。例如，在云协作平台中，用户不断地实时编辑、创建和共享文件，使用 CDC 来在数据量激增期间有效捕获这些文档更改，但在使用高峰期（例如同时进行文件编辑） ，它会触发通过 CDC 管道的数据流的批量更改。  

为了应对这一挑战，请考虑实施高效的工具（例如分布式处理框架），并优化部署策略（例如根据使用模式动态扩展资源）。  此外，增强 CDC 管道并使用先进的数据处理技术可以帮助更有效地管理同时文件编辑。

 架构变更

架构更改可能会破坏源系统和目标系统之间的数据映射和同步。这些变化可能会使 CDC 变得复杂，因为它需要适应不断变化的数据库结构。 CDC 的适应可以帮助迎合这些变化。高级 CDC 解决方案通常采用元数据和智能算法来适应架构更改。

数据的完整性

实施 CDC 可能会导致维护数据一致性和完整性变得困难，尤其是在复杂的转换期间。由于数据映射导致的并发更改和潜在中断，可能会出现错误的风险。  

通过验证检查、强大的错误处理和协调机制可以轻松克服这一挑战。此外，版本控制和回滚机制可以提供可追溯性和快速纠正，从而保持转换数据的完整性。 

资源消耗

CDC 消耗大量系统资源，导致并发应用程序出现性能问题。它的出现主要是由于数据提取、转换和加载过程中对磁盘 I/O 和 CPU 内存的固有需求。 

可以实施一系列优化策略来应对这一挑战。例如，节流机制可用于控制数据处理的速率。此外，可以采用微调参数（例如批量大小和并行性）来与系统容量保持一致。   

变更数据捕获的好处 

大型数据库需要高效的数据集成系统 操作s 现实–时间。为此必须更改数据捕获具有许多好处。  

让我们看看它有什么能力： 

云迁移

公司越来越多地迁移到云存储解决方案，这样他们就可以专注于提供创新的解决方案，而不是花费时间和精力来维护和管理基础设施。在这种情况下使用 CDC 可确保本地数据库和云数据库之间的数据一致性，优化同步过程并防止出现差异。  

快速反应

CDC 比更新整个数据集的传统方法具有优势。调查结果 IDC 研究 显示 86.5% 的组织使用 ETL 传输至少 25% 的数据。通过 ETL 传输的数据中，近三分之二 (63.9%) 在到达分析数据库时至少保留了五天的时间。此类过时的数据会阻碍组织在需要时提供正确的信息，并且在处理实时威胁时毫无用处。 

CDC有助于捕捉和分析真实的数据变化–时间。通过 CDC，网络安全公司可以检测并响应安全漏洞。这使得能够在重大损害发生之前迅速采取行动，防止敏感信息泄露。 

微服务架构

数据需要从源数据集传输到多个目标系统。使用 CDC 变得更加容易，因为它有助于在此过程中保持源数据集和目标数据集之间的同步。采用实时数据传输方式，现在可以更方便地同步多个数据系统，无论它们位于何处。  

减轻运营数据库的压力

运营数据集必须持续监控员工分析和其他活动。疾控中心以缓解运营压力为己任al 通过优化识别过程和传输数据更改来数据库。在传统的同步方法中，操作数据库上有相当大的负载，但使用 CDC 的有针对性的方法可以最大限度地减少这种压力。 CDC 不传输整个数据集，而是仅捕获和传输自上次同步以来发生的特定更新。 

更快的数据处理

产品差异化和优质服务不再是企业成功的唯一标准。当前需要的是高效的数据处理，包括收集、存储和数据使用。鉴于当今对快速数据处理的需求，CDC 的功能使其成为企业的重要组成部分。 

保持竞争优势

虽然高效系统在数据处理中的重要性是显而易见的，但 75% 的企业仍然依赖批处理来修改数据集。采用变更数据捕获可以是应对这些挑战的有效方法。并且自从大约 80% 的公司计划在未来几年实施多云存储策略，因此对良好的变更数据捕获机制的需求变得越来越重要。 

此外，CDC 让企业随时了解其数据，从而增强业务敏捷性。 促进s 跨各种云环境的复制。这有利于那些处理不同云解决方案的公司，无论是 公共、私人或混合的组合 云. 

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为了确保业务在未来几年蓬勃发展，决策应基于实时数据。为了同步组织内的所有数据库以采用一致的方法，变更数据捕获是潜在的解决方案之一，因为它可以最大限度地减少数据传输期间的中断并降低成本。  

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